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Course Outline
LlamaIndex 소개
- LlamaIndex와 LLM에서의 역할 이해
- LlamaIndex 설정: 환경 및 전제조건
- 사용자 정의 데이터 색인 생성의 기본 사항
LlamaIndex 실행
- LlamaIndex를 사용한 쿼리: 기술 및 모범 사례
- LlamaIndex를 사용하여 쿼리 및 채팅 엔진 구축
- LLM 애플리케이션을 위한 직관적인 Streamlit 인터페이스 만들기
고급 LlamaIndex 기능
- 향상된 데이터 검색을 위해 RAG(검색 증강 생성) 사용
- 효율적인 데이터 관리를 위해 벡터스토어 활용
- LlamaIndex 에이전트 설계 및 구현
LlamaIndex를 사용한 애플리케이션 개발
- 프롬프트 엔지니어링: 일련의 사고, ReAct, 퓨샷 프롬프트
- 문서 도우미 개발: 실제 LLM 애플리케이션
- LLM 애플리케이션 디버깅 및 테스트
배포 및 확장
- LlamaIndex 기반 애플리케이션 배포
- 고성능을 위한 LLM 애플리케이션 확장
- LLM 애플리케이션 모니터링 및 최적화
윤리적, 실무적 고려사항
- LLM 지원서의 윤리적 영향 탐색
- LlamaIndex로 개인 정보 보호 및 데이터 보안 보장
- LLM 기술의 미래 개발 준비
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python 프로그래밍 및 기본 기계 학습 개념에 대한 이해
- API 및 애플리케이션 개발 경험
- 자연어 처리에 대한 지식은 유익하지만 필수는 아닙니다.
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
42 Hours